TensorFlow學習筆記（二十三）四種Cross Entropy交叉熵算法實現和應用

交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一個在ML領域經常會被提到的名詞。在這篇文章裏將對這個概念進行詳細的分析。 1.什麼是信息量？ 假設 X 是一個離散型隨機變量，其取值集合爲 X ，概率分佈函數爲 p(x)=Pr(X=x),x∈X ，我們定義事件 X=x0 的信息量爲： I(x0)=−log(p(x0)) ，可以理解爲，一個事件發生的概率越大，則它所攜帶的信息量就越小，而當 p(x0)

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